Psychosocial and other working conditions: Variation by employment arrangement in a sample of working Australians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The evidence linking precarious employment with poor health is mixed. Self-reported occupational exposures in a population-based Australian sample were assessed to investigate the potential for differential exposure to psychosocial and other occupational hazards to contribute to such a relationship, hypothesizing that exposures are worse under more precarious employment arrangements (EA). METHODS: Various psychoscial and other working conditions were modeled in relation to eight empirically derived EA categories with Permanent Full-Time (PFT) as the reference category (N = 925), controlling for sex, age, and occupational skill level. RESULTS: More precarious EA were associated with higher odds of adverse exposures. Casual Full-Time workers had the worst exposure profile, showing the lowest job control, as well as the highest odds of multiple job holding, shift work, and exposure to four or more additional occupational hazards. Fixed-Term Contract workers stood out as the most likely to report job insecurity. Self-employed workers showed the highest job control, but also the highest odds of long working hours. CONCLUSIONS: Psychosocial and other working conditions were generally worse under more precarious EA, but patterns of adverse occupational exposures differ between groups of precariously employed workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».